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El aprendizaje multitarea (MTL) ha llevado a éxitos en muchas aplicaciones de aprendizaje automático, desde el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de voz hasta la visión por computadora y el descubrimiento de fármacos. Este artículo tiene como objetivo proporcionar una visión general del MTL, particularmente en redes neuronales profundas. Introduce los dos métodos más comunes para MTL en el Aprendizaje Profundo, ofrece un resumen de la literatura y discute los avances recientes. En particular, busca ayudar a los practicantes de ML a aplicar MTL al aclarar cómo funciona el MTL y proporcionar directrices para elegir tareas auxiliares apropiadas.
Sebastian Ruder (Jue,) estudió esta cuestión.